Gemini 3.1 Pro Preview API Sudah Tersedia di APIYI: Analisis 6 Peningkatan Inti yang Menggandakan Performa Inferensi

Kabar gembira—Gemini 3.1 Pro Preview kini telah hadir di APIYI, dan sudah bisa dipanggil melalui API sekarang juga. Nama modelnya adalah gemini-3.1-pro-preview, dengan harga petunjuk $2.00/1M token dan harga penyelesaian $12.00/1M token, sama persis dengan harga Gemini 3.0 Pro Preview.

Namun, kemampuannya berada di level yang jauh berbeda: Gemini 3.1 Pro mencapai 77,1% pada benchmark penalaran ARC-AGI-2, lebih dari 2 kali lipat dibanding 3.0 Pro; skor coding SWE-Bench Verified mencapai 80,6%, untuk pertama kalinya melampaui Claude Opus 4.6 yang sebesar 80,9% dan bersaing secara langsung; efisiensi output meningkat 15%, memberikan hasil yang lebih andal dengan penggunaan token yang lebih sedikit.

Nilai Inti: Artikel ini akan mengulas secara mendalam 6 peningkatan utama Gemini 3.1 Pro Preview, cara pemanggilan API, perbandingan mendetail dengan produk kompetitor, serta praktik terbaik di berbagai skenario.

Sekilas Parameter Inti Gemini 3.1 Pro Preview

🚀 Coba Sekarang: Gemini 3.1 Pro Preview telah hadir di APIYI apiyi.com. Anda dapat memanggilnya melalui format yang kompatibel dengan OpenAI tanpa perlu mendaftar akun Google, integrasi selesai dalam 5 menit.

6 Peningkatan Inti Gemini 3.1 Pro Preview

Peningkatan 1: Performa Penalaran Naik Dua Kali Lipat — ARC-AGI-2 Mencapai 77,1%

Ini adalah peningkatan yang paling mencolok. Dalam benchmark ARC-AGI-2 (yang mengevaluasi kemampuan model dalam menyelesaikan pola logika baru), Gemini 3.1 Pro mencapai 77,1%, lebih dari 2 kali lipat dibandingkan Gemini 3.0 Pro.

Sementara itu, pada benchmark MCP Atlas (yang mengukur kemampuan alur kerja multi-langkah menggunakan Model Context Protocol), 3.1 Pro mencapai 69,2%, meningkat 15 poin persentase dari 54,1% pada 3.0 Pro.

Ini berarti dalam skenario penalaran kompleks, rantai logika multi-langkah, dan alur kerja Agent, Gemini 3.1 Pro telah mengalami lompatan besar.

Peningkatan 2: Sistem Kedalaman Berpikir Tiga Tingkat — Deep Think Mini

Gemini 3.1 Pro memperkenalkan sistem kedalaman berpikir tiga tingkat yang baru, sehingga developer dapat menyesuaikan "budget penalaran" secara fleksibel berdasarkan kompleksitas tugas:

Poin kunci: Tingkat high pada 3.1 Pro mendefinisikan ulang maknanya — sekarang ini adalah "versi mini" dari Gemini Deep Think, dengan kedalaman penalaran yang jauh melampaui tingkat high pada 3.0 Pro. Sedangkan tingkat medium pada 3.1 kira-kira setara dengan tingkat high pada 3.0, yang berarti Anda bisa mendapatkan kualitas penalaran tingkat tertinggi sebelumnya hanya dengan menggunakan tingkat medium.

Peningkatan 3: Kemampuan Coding Masuk Jajaran Papan Atas — SWE-Bench 80,6%

Performa Gemini 3.1 Pro di bidang coding bisa dibilang mengalami peningkatan pesat:

Skor 80,6% pada SWE-Bench Verified berarti Gemini 3.1 Pro hampir setara dengan Claude Opus 4.6 (80,9%) dalam tugas rekayasa perangkat lunak, dengan selisih hanya 0,3 poin persentase.

Terminal-Bench 2.0 mengevaluasi kemampuan coding terminal pada Agent — peningkatan dari 56,9% ke 68,5% menunjukkan bahwa keandalan 3.1 Pro dalam skenario Agentic telah diperkuat secara signifikan.

Peningkatan 4: Peningkatan Menyeluruh pada Kemampuan Output dan Efisiensi

Batas output 65K berarti model dapat menghasilkan dokumen panjang yang lengkap, potongan kode besar, atau laporan analisis mendalam sekaligus, tanpa perlu melakukan beberapa permintaan dan penggabungan manual.

Ekspansi unggahan file dari 20MB ke 100MB, dikombinasikan dengan konteks 1M token, memungkinkan analisis langsung terhadap repositori kode besar, video panjang, atau dokumen dalam jumlah banyak.

Input langsung URL YouTube adalah fitur baru yang sangat praktis — developer dapat langsung memasukkan tautan YouTube dalam petunjuk (prompt), dan model akan secara otomatis menganalisis konten video tanpa perlu mengunduh dan mengunggahnya secara manual.

Peningkatan 5: Endpoint Khusus customtools — Alat Ampuh untuk Pengembangan Agent

Google juga meluncurkan endpoint khusus gemini-3.1-pro-preview-customtools, yang merupakan versi yang dioptimalkan secara mendalam untuk skenario pengembangan Agent:

• Optimasi Prioritas Pemanggilan Alat: Mengoptimalkan prioritas pemanggilan alat yang sering digunakan developer seperti view_file, search_code, dll.
• Campuran Bash + Fungsi Kustom: Sangat cocok untuk alur kerja Agent yang perlu beralih antara perintah bash dan fungsi kustom.
• Stabilitas Skenario Agentic: Memiliki keandalan yang lebih tinggi dalam tugas Agent multi-langkah dibandingkan versi umum.

Ini berarti jika Anda sedang membangun asisten pemrograman AI, bot review kode, atau Agent operasional otomatis, endpoint customtools adalah pilihan yang lebih baik.

Peningkatan 6: Lompatan Besar dalam Kemampuan Pencarian Web — BrowseComp 85,9%

Benchmark BrowseComp mengevaluasi kemampuan pencarian web Agent pada model. Gemini 3.1 Pro mencapai 85,9%, sementara 3.0 Pro hanya 59,2% — peningkatan sebesar 26,7 poin persentase.

Kemampuan ini sangat berarti bagi aplikasi yang membutuhkan pengambilan informasi real-time (seperti asisten riset, analisis kompetitor, atau ringkasan berita).

💡 Wawasan Teknis: Gemini 3.1 Pro juga meluncurkan endpoint khusus gemini-3.1-pro-preview-customtools, yang dirancang khusus untuk developer yang mencampur perintah bash dan fungsi kustom, dengan optimasi prioritas pada alat seperti view_file dan search_code. Melalui APIYI apiyi.com, Anda dapat langsung memanggil endpoint khusus ini.

Praktik Pemanggilan API Gemini 3.1 Pro Preview

Contoh Pemanggilan Super Simpel (Python)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI unified interface
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度并给出优化建议:\n\ndef two_sum(nums, target):\n    for i in range(len(nums)):\n        for j in range(i+1, len(nums)):\n            if nums[i] + nums[j] == target:\n                return [i, j]"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
import base64

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI unified interface
)

# 示例 1: 高推理深度 - 复杂数学推理
response_math = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "证明: 对于所有正整数 n, n^3 - n 必然能被 6 整除。请给出严格的数学证明。"
    }],
    temperature=0.2,
    max_tokens=4096
)

# 示例 2: 多模态分析 - 图片理解
with open("architecture.png", "rb") as f:
    img_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response_vision = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "详细分析这张系统架构图,指出潜在的性能瓶颈和改进建议"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_data}"}}
        ]
    }],
    max_tokens=8192
)

# 示例 3: 长上下文代码 analysis
with open("large_codebase.txt", "r") as f:
    code_content = f.read()  # 可达数十万 tokens

response_code = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位资深软件架构师,请仔细分析整个代码仓库。"},
        {"role": "user", "content": f"以下是完整代码仓库:\n\n{code_content}\n\n请分析:\n1. 整体架构设计\n2. 潜在的 bug\n3. 性能优化建议\n4. 代码重构方案"}
    ],
    max_tokens=16384  # 利用 65K 输出能力
)

print(f"数学推理: {response_math.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"视觉分析: {response_vision.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"代码分析: {response_code.choices[0].message.content[:200]}...")

🎯 Tips Akses: Gunakan SDK OpenAI standar untuk memanggil Gemini 3.1 Pro Preview melalui APIYI apiyi.com tanpa perlu menginstal dependensi tambahan. Proyek dengan format OpenAI yang sudah ada hanya perlu mengubah parameter base_url dan model untuk beralih.

Gemini 3.1 Pro Preview dan Perbandingan Detail dengan Kompetitor

Tabel Perbandingan Komprehensif Benchmark Utama

Saran Skenario Penggunaan untuk Setiap Model

💰 Perbandingan Biaya: Dengan kemampuan kelas flagship yang setara, harga Input Gemini 3.1 Pro ($2,00) hanya 13% dari Claude Opus 4.6 ($15,00). Untuk skenario penalaran dan multimodal, keunggulan efisiensi biayanya sangat nyata. Melalui platform APIYI apiyi.com, Anda dapat beralih dan menguji berbagai model dengan cepat menggunakan satu antarmuka yang sama.

Praktik Terbaik Gemini 3.1 Pro Preview

Gunakan Tiga Tingkat Kedalaman Berpikir

# Gunakan 'high' untuk penalaran kompleks (Mode Deep Think Mini)
# Gunakan 'medium' untuk tugas harian (setara dengan 'high' versi lama)
# Gunakan 'low' untuk tugas sederhana (respons tercepat)

# Saat memanggil melalui APIYI, kirim tingkat berpikir melalui extra_body
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Pertanyaan Anda"}],
    extra_body={"thinking_level": "high"}  # high/medium/low
)

Manfaatkan Jendela Konteks 1M Token Semaksimal Mungkin

Jendela konteks 1M token pada Gemini 3.1 Pro Preview adalah yang terbesar di antara semua model flagship saat ini. Berikut adalah beberapa skenario penggunaan bernilai tinggi:

Analisis Global Repositori Kode: Masukkan puluhan file sekaligus agar model memahami arsitektur lengkap sebelum memberikan saran refactoring. Ini jauh lebih efektif daripada analisis per file untuk menemukan masalah ketergantungan antar modul dan peluang optimasi global.

Pemahaman Mendalam Dokumen Panjang: Kontrak hukum, spesifikasi teknis, kumpulan makalah akademik—1M token bisa menampung satu buku utuh. Dikombinasikan dengan kedalaman penalaran 3.1 Pro yang ditingkatkan, hubungan implisit dalam dokumen panjang pun dapat diidentifikasi.

Analisis Video YouTube (Fitur Baru): Masukkan URL YouTube langsung ke dalam petunjuk, tanpa perlu mengunduh dan mengunggah file video. Model akan menganalisis konten video secara otomatis, cocok untuk moderasi konten, analisis kompetitor, ringkasan tutorial, dan lainnya.

Memori Jangka Panjang Percakapan Multi-putaran: Jendela 1M token berarti model dapat "mengingat" riwayat percakapan yang sangat panjang, memberikan keunggulan nyata dalam skenario layanan pelanggan, konsultasi, dan pengajaran yang membutuhkan banyak konteks.

Perhatikan Ambang Batas Harga 200K: Saat input melebihi 200K token, harga akan naik dua kali lipat dari $2/$12 menjadi $4/$18. Disarankan untuk mengevaluasi jumlah token aktual saat menggunakan konteks panjang. Untuk skenario antara 200K-300K, pertimbangkan untuk meringkas input agar tetap di bawah 200K guna menghemat setengah biaya.

Cara Menggunakan Endpoint customtools

Jika Anda sedang membangun aplikasi Agent, endpoint gemini-3.1-pro-preview-customtools layak untuk diprioritaskan:

# Endpoint khusus pengembangan Agent
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools",  # Versi optimasi Agent
    messages=[{"role": "user", "content": "Cari semua exception yang belum ditangani dalam proyek dan berikan saran perbaikan"}],
    tools=[
        {"type": "function", "function": {"name": "search_code", "description": "Cari kode"}},
        {"type": "function", "function": {"name": "view_file", "description": "Lihat file"}},
    ]
)

Endpoint ini lebih unggul dalam akurasi dan keandalan pemanggilan alat (tool calling) dibandingkan versi umum, terutama cocok untuk skenario penggunaan campuran perintah bash dan fungsi kustom.

Strategi Optimasi Biaya

Langkah Migrasi dari Gemini 3.0 Pro ke 3.1 Pro

Proses migrasi sangatlah mudah, berikut langkah-langkah lengkapnya:

Langkah 1: Ubah parameter model

# Versi Lama
model="gemini-3-pro-preview"
# Versi Baru
model="gemini-3.1-pro-preview"

Langkah 2: Uji fungsi inti—jalankan beberapa kasus tipikal dalam skenario penggunaan utama Anda untuk memastikan kualitas output sesuai harapan.

Langkah 3: Eksplorasi kemampuan baru—coba penalaran mendalam dengan tingkat berpikir 'high', unggah file hingga 100MB, analisis URL YouTube, dan fitur baru 3.1 lainnya.

Langkah 4: Optimasi biaya—atur tingkat berpikir yang sesuai untuk tugas yang berbeda. Menggunakan 'medium' sebagai pengganti 'high' untuk tugas harian dapat mengurangi latensi dan konsumsi token sambil tetap menjaga kualitas.

🎯 Saran Migrasi: Di platform APIYI apiyi.com, migrasi hanya memerlukan perubahan satu parameter. Disarankan untuk tetap menyimpan pemanggilan model lama sebagai cadangan (fallback) terlebih dahulu, dan beralih sepenuhnya setelah memastikan stabilitas versi 3.1.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Panduan Pemilihan Seluruh Lini Model Gemini 3

Seri Gemini 3 saat ini memiliki beberapa model yang tersedia, dan kamu harus memilih versi yang berbeda untuk skenario yang berbeda:

Pohon Keputusan Pemilihan:

• Butuh penalaran dan coding terkuat? → gemini-3.1-pro-preview
• Butuh kecepatan tertinggi dan biaya terendah? → gemini-3-flash-preview
• Butuh membuat gambar? → gemini-3-pro-image-preview
• Sudah pakai 3.0 Pro? → Langsung upgrade ke gemini-3.1-pro-preview

Skenario Apa yang Tidak Cocok untuk Gemini 3.1 Pro Preview

Meskipun 3.1 Pro menunjukkan performa luar biasa di sebagian besar skenario, skenario berikut mungkin memiliki pilihan yang lebih baik:

• Membutuhkan akurasi coding yang ekstrem: Skor SWE-Bench Claude Opus 4.6 sebesar 80,9% masih sedikit lebih tinggi dari 80,6% milik 3.1 Pro. Meskipun selisihnya kecil, ini mungkin berarti dalam persyaratan presisi yang sangat ketat.
• Membutuhkan aplikasi real-time dengan latensi sangat rendah: Mode berpikir high pada 3.1 Pro memiliki latensi yang cukup tinggi. Dalam hal ini, Gemini 3 Flash atau Claude Sonnet 4.6 adalah pilihan yang lebih baik.
• Membutuhkan jaminan SLA yang stabil: Model Preview tidak memberikan komitmen SLA versi resmi. Untuk lingkungan produksi dengan persyaratan ketersediaan yang sangat tinggi, risiko ini perlu dievaluasi.
• Penggunaan berlebihan untuk tugas sederhana: Jika kompleksitas tugas tidak tinggi, menggunakan 3.1 Pro mungkin merupakan pemborosan biaya. Seri Flash akan jauh lebih ekonomis.

Ringkasan Keunggulan Kompetitif Gemini 3.1 Pro Preview

Dalam peta persaingan model AI pada Februari 2026, keunggulan kompetitif inti dari Gemini 3.1 Pro Preview dapat dirangkum dalam 3 poin "Paling":

1. Konteks Terbesar: 1M token, 5 kali lipat dari Claude Opus 4.6 (200K).
2. Harga Flagship Terendah: Input $2,00, hanya 13% dari harga Claude Opus 4.6 ($15,00).
3. Lompatan Penalaran Terkuat: Skor ARC-AGI-2 naik dua kali lipat menjadi 77,1%, memimpin di dimensi penalaran dibanding semua kompetitor.

Kekurangan relatifnya terutama ada pada skenario coding murni (SWE-Bench 80,6% vs Claude Opus 80,9%, selisih sangat tipis) dan kematangan ekosistem Agent.

💡 Saran Keseluruhan: Bagi sebagian besar pengembang, rasio performa-harga (value for money) dari Gemini 3.1 Pro Preview adalah yang terbaik di antara model flagship saat ini. Melalui APIYI apiyi.com, kamu bisa membandingkan dan menguji Gemini, Claude, GPT, dan semua model utama lainnya di satu platform yang sama untuk menemukan pilihan yang paling cocok untuk skenariomu.

Ringkasan: Upgrade Kemampuan Dua Kali Lipat dengan Harga Sama, Gemini 3.1 Pro Preview Layak Segera Digunakan

Gemini 3.1 Pro Preview adalah upgrade besar dengan harga tetap namun kemampuan berlipat ganda:

1. Penalaran Berlipat Ganda: ARC-AGI-2 naik dari ~35% menjadi 77,1%, lebih dari 2 kali lipat versi 3.0.
2. Coding Setara Model Papan Atas: SWE-Bench 80,6%, hanya selisih 0,3% dari Claude Opus 4.6.
3. Lompatan Kemampuan Agent: Terminal-Bench +20%, BrowseComp +45%, MCP Atlas +28%.
4. Peningkatan Efisiensi Menyeluruh: Output 65K token, batas file 100MB, efisiensi +15%.
5. Sistem Berpikir Tiga Tingkat: Mode high setara dengan Deep Think Mini, memungkinkan penyesuaian anggaran penalaran sesuai kebutuhan.

Coba Gemini 3.1 Pro Preview sekarang melalui APIYI apiyi.com — antarmuka terpadu, langsung bisa digunakan. Cukup ubah parameter model menjadi gemini-3.1-pro-preview untuk melakukan upgrade.

Referensi

1. Blog Resmi Google: Pengumuman Rilis Gemini 3.1 Pro

   • Link: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • Keterangan: Pengenalan fitur resmi dan skor benchmark

2. Model Card Google DeepMind: Detail Teknis Gemini 3.1 Pro

   • Link: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • Keterangan: Evaluasi keamanan dan parameter detail

3. Dokumentasi Resmi Gemini API: Daftar model dan cara pemanggilan

   • Link: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview
   • Keterangan: Parameter API, harga, dan panduan penggunaan

4. Laporan VentureBeat: Kesan Pertama Pengujian Gemini 3.1 Pro

   • Link: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • Keterangan: Fitur Deep Think Mini dan pengalaman penggunaan nyata

5. Analisis MarkTechPost: Penjelasan Teknis Gemini 3.1 Pro

   • Link: marktechpost.com/2026/02/19/google-ai-releases-gemini-3-1-pro
   • Keterangan: Data uji benchmark dan dampak industri

📝 Penulis: Tim APIYI | Untuk diskusi teknis, kunjungi APIYI apiyi.com
📅 Waktu Pembaruan: 20 Februari 2026
🏷️ Kata Kunci: Gemini 3.1 Pro Preview API, APIYI Online, Penalaran Berlipat Ganda, SWE-Bench 80,6%, ARC-AGI-2 77,1%